@AloneSnowflake · Post #601 · 22.10.2025 г., 21:31
𝐖allpaper ˓ 🧳🚘 ˒ * 𝐉oin 𝐂hannel ⋅•⋅ #Wallpaper#Matching#Couple#Girl#Boy
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #48 · 8 мар.
Всё начиналось с библиотеки six, что означает цифру 6 и является результатом умножения 2*3 (напомню что six это библиотека для написания кода одновременно совместимого для Python 2 и 3). Но как обычно всегда найдется тот, кому не всё понравится и он напишет свой вариант) В итоге получаем небольшой ряд "числовых" библиотек примерно для одного и того же https://pypi.org/project/six/ https://pypi.org/project/eight/ https://pypi.org/project/nine/ Выглядит забавно. Я решил проверить, есть ли другие библиотеки с числом в названии, хотя бы до 20. И вот что нашлось: https://pypi.org/project/one/ https://pypi.org/project/two/ https://pypi.org/project/three/ four - свободно https://pypi.org/project/five/ https://pypi.org/project/six/ https://pypi.org/project/seven/ https://pypi.org/project/eight/ https://pypi.org/project/nine/ ten - свободно https://pypi.org/project/eleven/ https://pypi.org/project/twelve/ thirteen - свободно fourteen - свободно fifteen - свободно https://pypi.org/project/sixteen/ seventeen - свободно nineteen - свободно twenty - свободно Назначения у этих проектов, конечно, разные. Есть и заброшенные и популярные. Но места еще есть 😊 Занимаем пока свободно! PS. Всех уделал Em Fresh со своей линейкой Python-альбомов😁 (жмакнуть show more) PPS. Всех читательниц моего канала поздравляю с праздником 🌼🥳💐 #offtop#libs#2to3
Пребарај: #matching
@AloneSnowflake · Post #601 · 22.10.2025 г., 21:31
𝐖allpaper ˓ 🧳🚘 ˒ * 𝐉oin 𝐂hannel ⋅•⋅ #Wallpaper#Matching#Couple#Girl#Boy
@datasciencejobs · Post #2751 · 04.06.2025 г., 14:15
#Senior#DataScientist#ML#NLP#LLM#VLM#matching#DS#fulltime#ecommerce Senior Data Scientist (NLP/LLM/VLM) 💼 Ozon Tech 💰 От 455 000 ₽ gross совокупный доход Команда занимается развитием автоматического матчинга — технологии поиска одинаковых товаров как внутри Ozon, так и между Ozon и другими маркетплейсами. В работе — масштабные проекты с использованием LLM, NLP и VLM, направленные на повышение точности и полноты поиска дубликатов и объединения товарных карточек. Основные задачи: — Аналитика текущих проблем матчинга; — Обучение новых NLP-моделей (bi-encoder, late fusion, early fusion); — Адаптация новых LLM/VLM-моделей. Требования: — 4+ лет коммерческого опыта в Data Science; — 2+ года — в задачах NLP; — Опыт обучения и вывода ML-моделей в прод; — Знание современных и классических NLP-подходов; — Уверенное владение Python и PySpark (bigdata датасеты собираем на Hadoop-кластере); — Знание алгоритмов и структур данных; — Проактивность, ответственность, нацеленность на результат. Будет плюсом: — Участие в ML-соревнованиях; — Опыт построения протоколов и пайплайнов разметки данных; — Опыт работы с задачами матчинга / entity resolution. Что предлагаем: — Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce; — Свобода решений, внимание к качеству инженерии; — Сильную профессиональную команду; — Возможность развиваться вместе с бизнесом; — От 455 000 ₽ gross совокупный доход. 📩Контакт: [email protected] — присылай резюме, обсудим детали.